mutli-head cross attention

时间: 2023-11-02 13:06:04 浏览: 39
多头交叉注意力(multi-head cross attention)是一种在Transformer模型中广泛使用的注意力机制。它将查询(query)、键(key)和值(value)进行多头线性映射,然后将每个头的输出进行拼接,并再次进行线性变换。这种多头的思想可以使得模型在不同的语义空间中进行学习,并且可以更好地捕捉输入序列中的不同特征。 在具体实现中,多头交叉注意力可以通过下面的方式来实现: 1. 首先,对于输入的query、key和value,分别进行一次线性变换,得到Q、K和V矩阵; 2. 接着,对于每个头i,分别计算其注意力得分: $Attention_i(Q,K,V) = softmax(\frac{QW^Q_i(KW^K_i)^T}{\sqrt{d_k}})VW^V_i$ 其中,$W^Q_i$、$W^K_i$和$W^V_i$都是对应于第i个头的权重矩阵,$d_k$是键向量的维度; 3. 最后,将每个头的输出拼接起来,并进行一次线性变换,得到最终的输出。 多头交叉注意力在自然语言处理中应用广泛,例如在机器翻译、问答系统等任务中都有应用。
相关问题

visio transformer

Vision Transformer是一个基于Transformer的图像识别模型,由Google在2020年的CVPR会议上发表的论文《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》中提出。Transformer设计中一个具有挑战性的问题是,全局自注意力的计算成本非常高,而局部自注意力通常会限制每个词向量的交互域。为了解决这个问题,作者提出了CSWin Transformer,它在常见的视觉任务上取得了很好的效果。 Vision Transformer的网络结构主要包括多个Transformer Encoder块的堆叠。在Encoder Block中,首先通过Layer Norm对Embedding层的输出进行归一化,然后经过Mutli-Head Attention得到的输出与捷径分支的输出进行相加操作。接着再次通过Layer Norm操作,然后经过MLP Block得到输出。MLP Block包括全连接层、GELU激活函数、Dropout、全连接层和最后的Dropout层。整个Transformer Encoder的输出形状与输入形状保持不变,例如在ViT-B/16模型中,输入和输出的形状都是[197, 768]。最后,通过MLP Head将输出分类。 总之,Vision Transformer是一种基于Transformer的图像识别模型,通过堆叠多个Transformer Encoder块来提取图像特征并进行分类。它在图像识别任务中取得了很好的效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Vision Transformer(ViT) 1: 理论详解](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126341262)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [CSWin Transformer](https://download.csdn.net/download/qq_36758270/88233972)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

<view wx:for="{{list}}" class="card-box2" bindtap="selectMusic" wx:key="index"> <view class="card2" wx:for="{{item.musicInfo}}" wx:for-index="childindex" bindtap="selectMusic" data-index="{{childindex}}" data-bigindex="{{index}}"> <image src="{{item.imgUrl}}"/> <view class="mutli2" style="font-size: 13px;">{{item.title}} <view>{{item.singer}}</view> </view> </view> </view>

这是一个小程序的 wxml 文件代码,使用了 wx:for 来遍历一个名为 list 的数组,将其渲染为多个 class 为 card-box2 的视图。每个 card-box2 包含多个 class 为 card2 的子视图,每个子视图中包含一张图片和两个文本视图。其中,wx:key 属性用于指定唯一标识符,多个子视图需要用 bindtap 绑定同一个事件 selectMusic,data-index 和 data-bigindex 分别表示子视图在 musicInfo 数组中的索引和在 list 数组中的索引。

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